Pesquisa que percebe o que o seu cliente quer dizer

Pesquise numa loja real como faria um cliente, em inglês, polaco, alemão, francês ou espanhol. A pesquisa por palavras-chave procura as suas palavras nos nomes dos produtos; um modelo pequeno no seu navegador procura o que quer dizer.

A demo precisa de JavaScript. O modelo é descarregado uma só vez, 49 MB; o seu navegador guarda-o.

3 529 produtos de um grossista britânico de presentes, com nomes em inglês. Experimente uma necessidade («keep my tea warm»), outras palavras («piggy bank») ou outra língua.

96% vs 81%Das 80 pesquisas do dia a dia, a parte que encontrou um produto relevante nos primeiros dez; pesquisa por palavras-chave 81%.

5 línguasPesquisas em polaco, alemão, francês e espanhol encontram nomes de produtos em inglês: 81–89%, contra 4–21% na pesquisa por palavras-chave.

39 msPor pesquisa no seu navegador num computador de secretária, comparando todos os 3 529 produtos. Nada do que escreve sai desta página.

Como funciona

DadosNomes e preços de produtos de um grossista britânico de presentes online (UCI Online Retail II, CC BY 4.0), a loja da Demo 03. Não há registos de pesquisa: um LLM aberto local escreveu até sete pesquisas para cada produto, em cinco línguas, e o modelo aprendeu a loja a partir delas.

Modeloparaphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, afinado com essas pesquisas: 46,7 MB de pesos mais um vocabulário de 2.5 MB. Cada nome de produto é convertido em números antecipadamente; a sua pesquisa é convertida em números no navegador e comparada com todos de uma só vez.

Benchmark80 pesquisas do dia a dia escritas à mão, cada uma em cinco línguas, e 16 565 pares pesquisa–produto avaliados segundo uma regra escrita; 3 528 são relevantes. O mesmo autor escreveu o prompt das pesquisas de treino, por isso os números são um limite superior.

Comparado com a pesquisa por palavras-chaveA pesquisa por palavras-chave funciona bem quando o cliente usa as palavras do próprio catálogo, 97% em inglês, e encontra pouco quando não as usa ou escreve noutra língua. Tal como foi publicado, o modelo encontrou 77% nas cinco línguas; treinado com as pesquisas da própria loja, 88%.

Pergunte sobre a Baltic ML

Esta caixa é o modelo de pesquisa da Demo 05, aplicado aos textos deste site. Cita o site e não escreve nada da sua autoria; quando a melhor correspondência é fraca, diz que não tem a certeza.

Código, configurações e o benchmark completo: github.com/balticml/semantic-search. Pesos: huggingface.co/balticml/multilingual-minilm-shop-search. Quer uma pesquisa assim na sua loja? Marcar uma chamada de 30 min